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Enregistrement W3171612222 · doi:10.1007/s11579-022-00313-9

Law-Invariant Functionals that Collapse to the Mean: Beyond Convexity

2022· article· en· W3171612222 sur OpenAlexfundno aff
Felix-Benedikt Liebrich, Cosimo Munari

Notice bibliographique

RevueMathematics and Financial Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Portfolio Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität BielefeldUniversity of WaterlooGottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
Mots-clésQuasiconvex functionMathematical financeConvexityInvariant (physics)QuantileMathematicsRegular polygonMathematical economicsApplied mathematicsConvex analysisEconometricsEconomicsFinanceConvex optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We establish general “collapse to the mean” principles that provide conditions under which a law-invariant functional reduces to an expectation. In the convex setting, we retrieve and sharpen known results from the literature. However, our results also apply beyond the convex setting. We illustrate this by providing a complete account of the “collapse to the mean” for quasiconvex functionals. In the special cases of consistent risk measures and Choquet integrals, we can even dispense with quasiconvexity. In addition, we relate the “collapse to the mean” to the study of solutions of a broad class of optimisation problems with law-invariant objectives that appear in mathematical finance, insurance, and economics. We show that the corresponding quantile formulations studied in the literature are sometimes illegitimate and require further analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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